电子商务的迅速发展使得网络顾客的购物行为逐渐发生改变,由原来的链式网络购物行为模式演变成网状模式,使得企业对顾客的购物行为越来越难以把握,而在线评论在反映顾客需求方面具有天生的优势,使得在线评论成为关注的重点。现阶段研究在线评论对企业的应用主要涉及在线评论的管理、产品定价和产品销售三个方面,但是缺乏从供应链的角度研究在线评论的应用。同时,电子商务的迅速发展带来了数据量的迅速增长,大数据时代的到来使得越来越多的电子商务企业逐步深化大数据的应用并全面应用于企业管理,中小型电子商务企业由于企业规模、资金技术的不足,使得这些企业不知采取怎样的方式以及何种程度的技术应用大数据分析。本研究基于以上三点对中小型电子商务企业应用在线评论优化供应链进行研究。本文首先描述了当前电子商务环境,分析我国中小型电子商务企业的基本情况和面临的问题,提出了论文的研究视角和研究问题,阐述了论文的研究目的和研究意义,安排了文章的内容和结构。其次通过归纳总结前人对在线评论定义,提出本文对在线评论的定义。通过对在线评论的相关理论进行梳理,归纳出国内外研究较多、结论较为成熟的理论,作为文章的理论基础,即归因理论、计划行为理论和详尽可能性理论。通过梳理在线评论的相关文献,对国内外的研究结果进行总结研究,指出当前研究的不足和未来研究的方向。本研究提出了中小型电子商务企业应用在线评论的框架结构。首先基于框架结构运用K-means聚类分析算法对在线评论顾客进行分区,以确定不同的顾客发表的在线评论所重点关注的问题,以便企业能根据评论内容进行针对性的供应链优化。其次,由于在线评论的研究受到很多前置变量和调节变量的影响,很多以往的研究结果和既定的结论往往出现验证时结果不一致,所以必须要通过实验加以验证。故运用回归分析验证分区研究中所得到的商品属性评论对供应链销售环节的影响。最后在线评论对供应链销售环节存在影响研究结果成立的基础上,从供应链的角度提出优化建议。